Qlik anuncia novos recursos para aumentar a confiança e governança dos dados

A Qlik anuncia uma grande ampliação de seus recursos de confiança e governança para IA, centrada em produtos de dados e nos controles operacionais necessários para torná-los confiáveis tanto para a tomada de decisão humana quanto para ações orientadas por IA.

Conforme as empresas avançam ainda mais no uso da IA nos fluxos de trabalho, a pressão recai sobre os dados que sustentam cada resultado. As equipes precisam saber quais produtos de dados são confiáveis, se as condições mudaram e quando é necessária uma intervenção antes que dados fracos se transformem em uma execução fraca.

A resposta da Qlik é tornar a confiança operacional. Este lançamento reúne produtos de dados, indicadores de confiança, padrões operacionais, detecção de anomalias e curadoria assistida por agentes em um conjunto mais integrado de recursos, desenvolvido para ajudar as equipes a monitorar, governar e aprimorar os produtos de dados que alimentam analytics e IA.

“Conforme a IA passa de respostas para decisões e ações, dados fracos deixam de ser um problema de relatórios e passam a ser um problema de execução”, afirma Mike Capone, CEO da Qlik. “Produtos de dados precisam ter o mesmo nível de responsabilidade de qualquer outro ativo de produção, com indicadores claros sobre aquilo em que humanos e IA podem confiar com segurança. É assim que as empresas escalam a IA sem escalar o risco.”

Entre as novidades, destacam-se:

Produtos de Dados no Qlik Analytics: a Qlik está avançando com produtos de dados como unidades de valor governadas e prontas para IA, que as equipes podem criar, gerenciar, compartilhar e reutilizar em fluxos de trabalho de analytics e IA. Isso inclui definições de negócio compartilhadas para métricas, dimensões e relações, ajudando pessoas e sistemas de IA a operar com significado empresarial mais consistente.

Data Product Agent: a Qlik está apresentando o Data Product Agent para ajudar as equipes a criar, gerenciar e entregar produtos de dados usando linguagem natural. Ele foi desenvolvido para avaliar produtos de dados quanto à qualidade, gerar Trust Scores e ajudar humanos e sistemas de IA a entender onde buscar dados e qual é a qualidade deles.

Qlik Trust Score como indicador operacional: o Trust Score é um indicador visível que avalia produtos de dados em dimensões como precisão, diversidade, completude e se são oportunos. O objetivo é ajudar as equipes a verificar o nível de prontidão antes que decisões ou ações automatizadas passem a depender desses dados.

Contratos de dados e expectativas operacionais: a Qlik está introduzindo uma camada de contratos que ajuda as equipes a definir o que se espera que um produto de dados entregue, oferecendo a produtores de dados um padrão operacional mais claro e aos consumidores uma base mais explícita para confiança.

Níveis de serviço, alertas e detecção de anomalias: novos objetivos de nível de serviço, alertas e recursos de detecção de anomalias ajudam as equipes a monitorar se os produtos de dados continuam atendendo às expectativas ao longo do tempo, revelando degradação e desvios antes que os problemas se transformem em risco para o negócio.

Data Quality Agent para fluxos de trabalho de confiança: a Qlik está expandindo as operações assistidas por agentes para fluxos de trabalho de confiança, com suporte para receber indicadores de confiança e métricas de qualidade de dados, criar e editar regras, definir níveis de serviço, executar cálculos e detectar anomalias por meio de interações conversacionais.

Curadoria habilitada por IA em escala: novos recursos de curadoria ajudam as equipes a gerar regras, ampliar a cobertura de glossários, criar descrições de campos e recomendar correções com mais eficiência, reduzindo a carga manual e mantendo as pessoas no controle das decisões finais.

Juntos, esses recursos foram desenvolvidos para ajudar as empresas a operacionalizar a confiança em torno de produtos de dados, oferecendo às equipes uma forma mais prática de governar a qualidade, compreender a confiabilidade e apoiar o uso de IA com indicadores mais robustos e responsabilidade mais clara.

Serviço
www.qlik.com